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- AutoML in The Wild: Obstacles, Workarounds, and Expectations [34.7]
本研究は,現実の実践においてユーザが遭遇するAutoMLの限界を理解することに焦点を当てる。 その結果,カスタマイズ性,透明性,プライバシーから生じる3つの大きな課題を克服するために,ユーザエージェンシーを積極的に実施していることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 21 Feb 2023 17:06:46 GMT)
- AutoMLの実践（課題と対策）についてインタビュー（19人）から整理した論文
- 実践者に対するインタビューはとても参考になるのと「AutoMLの不備については良く知りつつ実用的に対応している」という点がやや驚きだった。使えそうであれば様々な方法で克服していけるのであれば最近の対話系モデルもどうにかして実用していけるのかもと思わなくもない。
- The Technological Emergence of AutoML: A Survey of Performant Software and Applications in the Context of Industry [72.1]
Automated/Autonomous Machine Learning (AutoML/AutonoML)は比較的若い分野である。 このレビューは、このトピックに関する知識に2つの主要な貢献をしている。 オープンソースと商用両方の既存のAutoMLツールについて、最新かつ包括的な調査を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 8 Nov 2022 10:42:08 GMT)
- AutoMLのサーベイ、細部まで包括的で122ページ、引用数583と大規模
- IoT Data Analytics in Dynamic Environments: From An Automated Machine Learning Perspective [10.4]
本稿では,AutoMLの領域におけるモデル選択,チューニング,手順の更新において,既存の手法の見直しを行う。 我々の発見を正当化し、産業ユーザや研究者がAutoMLアプローチをよりうまく実装するのを助けるために、AutoMLをIoT異常検出問題に適用するケーススタディが実施されている。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 16 Sep 2022 16:02:56 GMT)
- EasyNLP: A Comprehensive and Easy-to-use Toolkit for Natural Language Processing [38.9]
EasyNLPは、NLPアプリケーションを簡単に構築できるように設計されている。 知識に富んだ事前訓練、知識蒸留、数発の学習が特徴である。 EasyNLPはAlibaba Group内の10以上のビジネスユニットに電力を供給している。
論文 参考訳（メタデータ） (Sat, 30 Apr 2022 13:03:53 GMT)
- Hyper-Tune: Towards Efficient Hyper-parameter Tuning at Scale [40.4]
Hyper-Tuneは、効率的で堅牢な分散ハイパーパラメータチューニングフレームワークである。 最先端のBOHBとA-BOHBを比較し、それぞれ11.2倍と5.1倍のスピードアップを達成している。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 18 Jan 2022 09:12:32 GMT)
- Automated Graph Machine Learning: Approaches, Libraries and Directions [81.2]
我々は、グラフ機械学習のためのHPO(hyper-parameter optimization)とNAS(neural architecture search)をカバーする自動グラフマシンアプローチについて論じる。 当社の専用かつ世界初のグラフ機械学習のためのオープンソースライブラリであるAutoGLを紹介します。 本論文は,自動グラフ機械学習のためのアプローチ,ライブラリ,方向性に関する,最初の体系的かつ包括的な議論である。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 4 Jan 2022 18:31:31 GMT)
- Towards Green Automated Machine Learning: Status Quo and Future Directions [55.4]
AutoMLは数百のコントリビューションでホットな研究トピックになっている。 非常に資源集約的であることも知られており、批判の要点の1つである。 本稿では,この問題に対するAutoML研究者の意識を高め,治療の可能性について詳しく述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (Wed, 10 Nov 2021 18:57:27 GMT)- AutoMLにおける環境考慮に関してまとめた論文、定量化への方針、 アプローチ・設計、ベンチマーク、透明性などについて詳細に解説している。AIと環境保護へのかかわりを知るにも良い内容。
- Benchmarking Multimodal AutoML for Tabular Data with Text Fields [83.4]
テキストフィールドを含む18個のマルチモーダルデータテーブルを組み立てる。 このベンチマークにより、研究者は、数値、カテゴリ、テキストデータの特徴を用いて教師あり学習を行うための独自の方法を評価することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 4 Nov 2021 09:29:16 GMT)
- AutoMTL: A Programming Framework for Automated Multi-Task Learning [23.4]
マルチタスク学習(MTL)は、一連のタスクを共同で学習する。 MTLの普及を妨げている大きな障壁は、コンパクトなマルチタスクモデルを開発するための体系的なサポートの欠如である。 MTLモデル開発を自動化する最初のプログラミングフレームワークであるAutoMTLを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Mon, 25 Oct 2021 16:13:39 GMT)
- On the Security Risks of AutoML [38.0]
Neural Architecture Search(NAS)は、与えられたタスクに適したモデルを自動的に検索する、新たな機械学習パラダイムである。 手動で設計したモデルと比較すると、NAS生成モデルは様々な悪意ある攻撃に対して大きな脆弱性を被る傾向にある。 本稿では,セル深さの増大やスキップ接続の抑制など,このような欠点を軽減するための対策の可能性について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 12 Oct 2021 14:04:15 GMT)- Neural Architecture Searchによるモデルは手動で設計した手法と比較して悪意のある攻撃の影響を受けやすいとの報告。NASでは学習時の早い段階で候補のモデルを評価するため、速く収束するモデルが選ばれる傾向があり、攻撃が容易とのこと。